MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3088243468 · doi:10.1080/13504630.2020.1823827

‘When whites catch a cold, black folks get pneumonia’: a look at racialized poverty, space and HIV/AIDS

2020· article· en· W3088243468 sur OpenAlexaff
Krystal Batelaan

Notice bibliographique

RevueSocial Identities · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertyRacializationSociologyGender studiesRacismCriminologyPolitical scienceRace (biology)Law

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the lived experiences of former NBA player Magic Johnson, and the late ‘Godfather of Gangsta Rap’ Eazy E to examine how their everyday realities as Black men with different socio-economic opportunities around the Civil Rights era affected their fight against HIV. Johnson contracted HIV nearly 30 years ago, and continues to live a healthy, productive life. Eazy E on the other hand, contracted the virus around the same time and later succumbed to AIDS. The differences in the lived experiences of the two men warrant scholarly attention, particularly now amidst the Covid-19 pandemic. Their differences in social position, stemming from the uneven inequities of the culture and racialization of poverty, much like the wider global epidemic of HIV/AIDS itself, are crucial in the spread and survival rate of those that contract HIV. Overall, then, this paper aims to address the following research question: how do social issues of space and racialized poverty affect the lived experiences of African Americans with HIV? This paper will examine the production of social space and spatial structural violence, as well as racialized poverty, and their effects on likelihood of infection and survival of HIV and infectious disease more broadly.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,016
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSocial IdentitiesMême sujetHomelessness and Social IssuesTravaux en français237 207